基于深度神经网络的船舶图像识别检索研究

对船舶图像进行快速准确识别在军民领域都有广泛应用，随着船舶种类的增多、图像质量的提高，传统的卷积神经网络进行船舶图像识别需耗费大量时间。本文对深度神经网络的原理进行分析，并在此基础上研究基于深度神经网络的船舶图像识别流程，对船舶图像预处理技术进行研究，建立船舶图像训练集和测试集，对YOLOV2、卷积神经网络和本文算法的平均识别时间和识别准确率进行分析，最后研究3种算法的训练次数对识别准确率的影响。本文研究的深度神经网络船舶图像识别算法，在平均识别时间以及识别准确率上具有一定优势。